Theory and conceptual frameworks: blame and credit/centralization and decentralization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this presentation we will introduce the politics of blame-avoidance and credit taking. We will also conceptualize centralization between and within governments and lay out the conceptual frameworks which have guided this research. It is almost axiomatic in political science that politicians seek credit and avoid blame. If there is something that will be popular, they try to take credit for it; and if there is something unpopular, they will try to avoid blame and, if possible, cast blame for it onto opponents. If good or bad outcomes cannot be traced to their actions, they will try to change the subject and opt for ‘position-taking' in which they declare their fidelity to what they see as popular positions. This was the strategy adopted by many politicians of the populist radical right around the world during the pandemic, though as the pandemic wore on the ones out of power increasingly focused on blaming incumbent governments for public health measures. Centralization between governments means an increase in the power of the central government vis-a-vis other ‘subnational' governments such as regions, states, provinces, or municipalities. ‘Command and control' is a common recommendation in public health emergencies and central governments do often take powers over or away from subnational governments in crises. This is most politically contentious in federal states such Spain, Canada, or Germany, but can happen even in countries where there is a history of only local government (such as Ireland, Portugal, or the Nordic states).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,100 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».